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如何制作Flowise一键包

写在前面 Coze收费越来越不爽，想着寻找开源的图形工作流智能体来解决后续的需要，结果寻找到了Flowise。尝试安装，发现因为上网环境，安装非常的慢，所以萌生制作一键包的想法。目录结构 Flowise_nodejs_win/ ├── node/ # 解压

写在前面 Coze工作流的某些组件，比如HTTP组件会将原本的object响应输出为string，或者某些插件只支持array的变量接入，所以需要用到代码组件将string清洗为object或array。 string2object from { "input": "{\"success\":t

背景与需求滑块验证和拼图缺口类验证码是一种常见的人机验证方式，其核心在于定位图像中的小目标（例如滑块、拼图缺口或小图标按钮）。要自动识别并破解此类验证码，我们需要选取合适的目标检测模型。模型应当能够精准识别这些细小目标，并在短时间内完成推理，以适应验证码通常要求的实时性。此外，模型需易于微调训练，

在自动化操作中，为了绕过验证码和反机器人检测机制，需要模拟真实的人类鼠标行为。GitHub开源项目 HumanCursor 提供了这样的能力。它通过“自然运动算法”生成人类般的鼠标轨迹（速度、加速度、曲线都会随机变化）。HumanCursor 支持执行多种鼠标动作（点击、拖拽、滚动、悬停等），并且